1. Bars

1.1. 概要

Bars(棒グラフ)とは,

縦軸にデータ量をとり、棒の高さでデータの大小を表したグラフです。(縦横が逆の場合もあります。)  値の高い項目や低い項目を判別するのに有効なグラフで、データの大小が、棒の高低で表されるので、データの大小を比較するのに適しています。

総務省統計局,なるほど統計学園,棒グラフより

bars

1.2. Plotlyによる作図方法

Plotlyではplotly.express.bar()で棒グラフを作成可能です.

import plotly.express as px
fig = px.bar(df, x='col_x', y='col_y')

上記の例では,dfcol_xを横軸,col_yを縦軸とした棒グラフのオブジェクトfigを作成します.

1.3. MADB Labを用いた作図例

1.3.1. 下準備

import pandas as pd
import plotly.express as px

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
# 前処理の結果,以下に分析対象ファイルが格納されていることを想定
PATH_DATA = '../../data/preprocess/out/magazines.csv'
# Jupyter Book用のPlotlyのrenderer
RENDERER = 'plotly_mimetype+notebook'
df = pd.read_csv(PATH_DATA)
def show_fig(fig):
    """Jupyter Bookでも表示可能なようRendererを指定"""
    fig.show(renderer=RENDERER)

1.3.2. 作品別の合計連載週数(上位20作品)

df_plot = df.value_counts('cname').reset_index(name='weeks').head(20)
fig = px.bar(df_plot, x='cname', y='weeks', title='作品別の合計連載週数')
show_fig(fig)

1.3.3. 作者別の合計連載週数(上位20名)

df_plot = df.value_counts('creator').reset_index(name='weeks').head(20)
fig = px.bar(df_plot, x='creator', y='weeks', title='作者別の合計連載週数')
show_fig(fig)

1.3.4. 作者別の合計掲載作品数(上位20名)